Je vais analyser des données avec des analyses avancées pour fournir des insights exploitables

J’aide les entreprises à exploiter tout le potentiel de leurs données grâce à des analyses avancées et à la modélisation statistique. Pour un géant de la vente au détail avec plus de 100 points de vente, j’ai réalisé une analyse de rendement spatial pour optimiser le placement des produits et maximiser les retours.

Problème commercial - Le client devait comprendre comment différentes catégories de produits performaient dans des points de vente avec des allocations d’espace variables. Il avait besoin d’une approche systématique et basée sur les données pour guider les décisions d’allocation d’espace.

Approche -

Collecte de données : Rassemblement des données de ventes de plus de 100 points de vente et enregistrement des allocations d’espace/bay pour les catégories de produits.

Analyse de clustering : Utilisation du clustering statistique pour regrouper les catégories en fonction du mouvement et de l’espace alloué.

Analyse de quadrant et de dispersion : Visualisation du comportement des catégories pour identifier les modèles de rendement et les inefficacités.

Modélisation prescriptive : Simulation des changements dans l’allocation d’espace pour estimer les gains potentiels et fournir des recommandations exploitables.

Résultats -

Visibilité sur la performance des catégories selon les types de points de vente.

Identification des catégories sous-performantes et des inefficacités d’espace.

Insights prescriptifs sur la façon dont la réallocation de l’espace pourrait améliorer le rendement.

Recommandations basées sur les données pour la gestion